本文实例为大家分享了SVM手写数字识别功能的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1、SVM手写数字识别 识别步骤： （1）样本图像的准备。 （2）图像尺寸标准化：将图像大小都标准化为8*8大小。 （3）读取未知样本图像，提取图像特征，生成图像特征组。 （4）将未知测试样本图像特征组送入SVM进行测试，将测试的结果输出。 识别代码： #!/usr/bin/env python import numpy as np import mlpy import cv2 print 'loading ...' def getnumc(fn): '''返回数字特征''' fnimg = cv2.i

1、资源内容:基于SVM的手写数字图像识别 2、使用/学习目标:了解手写数字图像识别 3、应用场景:基于Minist数据集的手写数字图像处理等内容实现 4、特点:基于SVM手写数字图像识别代码实现过程 5、适用人群:想阅读手写数字图像识别源码的初学者 6.使用/学习说明:在学习的过程要结合SVM核心原理与手写数字图像识别需求分析和方案设计，在实践中不断提升

实验报告——SVM手写数字识别实现

SVM手写数字识别，使用scikit-learn库的数据库

OpenCV+SVM手写数字识别的数据集0~9，每个500张，共5000张。 OpenCV目录下D:\ProgramFile2\opencv\sources\samples\data\digits.png切分成5000张单个手写数字，数字包括0~9

代码配套教程：https://blog.csdn.net/weixin_41738030/article/details/100130638， 提供给有需要的朋友，主要是用Python SVM 手写数字识别，这是Jupyter Notebook格式,需要读者自行安装Jupyter Notebook进行upload文件直接运行。

主要为大家详细介绍了python实现基于SVM手写数字识别功能，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

程序测试环境 VS2013+Opencv2.4.12 遍历文件夹下所有手写数字图片 处理后压如堆栈 最后用SVM进行分类识别

自己写的手写数字识别源码，识别效果还可以，基于Opencv3.1+VS2013，带有数字0-5的数据集，还有自己训练的特征文件，包含训练程序以及测试程序。

R语言 svm 手写数字识别 运行程序需要下载R包（e1071），在控制窗口输入install.packages("e1071")即可。